研究人员开发了一个使用Unity Technologies的数字孪生框架，以改善在真实交通条件下无人机（UAV）的路面监测。该框架集成了YOLOv8n感知模块，用于检测道路缺陷、行人和车辆，并结合了动态交通代理和自主无人机导航。该系统在合成数据上取得了高性能，并用于评估不同的恢复策略，证明了飞行高度和恢复方法对检查覆盖范围、任务持续时间和能源消耗有显著影响。 AI
影响 该框架通过对复杂环境中无人机运行进行更好的规划和模拟，有望提高基础设施检查的效率和安全性。
排序理由 学术论文，详细介绍了一个新框架及其评估。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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